Rathore / Mohy-ud-Din | Radiomics and Radiogenomics in Neuro-oncology | Buch | 978-3-030-40123-8 | sack.de

Buch, Englisch, 91 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 172 g

Reihe: Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics

Rathore / Mohy-ud-Din

Radiomics and Radiogenomics in Neuro-oncology

First International Workshop, RNO-AI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings
1. Auflage 2020
ISBN: 978-3-030-40123-8
Verlag: Springer International Publishing

First International Workshop, RNO-AI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings

Buch, Englisch, 91 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 172 g

Reihe: Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics

ISBN: 978-3-030-40123-8
Verlag: Springer International Publishing


This book constitutes the proceedings of the First International Workshop on Radiomics and Radiogenomics in Neuro-oncology, RNO-AI 2019, which was held in conjunction with MICCAI in Shenzhen, China, in October 2019.

The 10 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 15 submissions. They deal with the development of tools that can automate the analysis and synthesis of neuro-oncologic imaging. 

Rathore / Mohy-ud-Din Radiomics and Radiogenomics in Neuro-oncology jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Current Status of the Use of Machine Learning and Magnetic Resonance Imaging in the Field of Neuro- Radiomics.- Opportunities and Advances in Radiomics and Radiogenomics in Neuro-Oncology.- A Survey on Recent Advancements for AI Enabled Radiomics in Neuro-Oncology.- Multimodal MRI for Radiogenomic Analysis of PTEN Mutation in Glioblastoma.- Deep radiomic features from MRI scans predict survival outcome of recurrent glio-blastoma.- cuRadiomics: A GPU-based Radiomics Feature Extraction Toolkit.- On validating multimodal MRI based stratification of IDH genotype in high grade gliomas using CNNs and its comparison to radiomics.- Imaging signature of 1p/19q co-deletion status derived via machine learning in lower grade glioma.- A feature-pooling and signature-pooling method for feature selection for quantitative image analysis: application to a radiomics model for survival in glioma.- Radiomics-Enhanced Multi-Task Neural Network for Non-invasive Glioma Subtyp-ing and Segmentation.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.